Possui graduação em Ciência da Computação pela Universidade Católica de Pernambuco (2002), mestrado em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Pernambuco (2004) e doutorado em Física Computacional pelo Instituto de Física de São Carlos da Universidade de São Paulo (2009). Em 2008, durante o doutorado, fez um estágio de 6 meses no Instituto de Computação da Universidade Federal de Alagoas (UFAL) com a colaboração do Prof. Dr. Alejandro C. Frery. Fez pós-doutorado com bolsa FAPESP no Departamento de Computação da Universidade Federal de São Carlos (2010-2012), cujas pesquisas envolveram a análise de imagens de sensoriamento remoto, em específico, na classificação de imagens SAR polarimétricas. Em 2011, durante o pós-doutorado na Ufscar, fez um estágio de 6 meses no Departamento TSI (Traitement du Signal et des Imagens) da Télécom Paristech com a colaboração da professora Dra. Florence Tupin. Fez pós-doutorado com bolsa CNPQ na Embrapa Instrumentação Agropecuária - CNPDIA (2013-2014), envolvendo o tratamento e a análise de dados de espectroscopia de emissão óptica com plasma induzido por laser para quantificação de carbono. De 2014 a 2018, trabalhou na empresa XMobots Aeroespacial e Defesa com análise e processamento de imagens captadas por VANTs (Veículos Aéreos Não Tripulados), sendo responsável por um projeto PIPE-FASE1 da FAPESP no último ano de trabalho. Foi professora universitária na Universidade Católica de Pernambuco. Atualmente, é pesquisadora industrial II no Instituto SENAI de Inovação - TICs, em Pernambuco, atuando na área de Sistemas de Inteligência Geoespacial. Tem experiência em análise e processamento de dados de Sensoriamento Remoto envolvendo aprendizado de máquina com métodos estatísticos. (Fonte: Currículo Lattes)
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É crescente o uso de veículos aéreos não tripulados (VANTs) nas aplicações agropecuárias. Algumas vantagens dos VANTs são o custo de operação/manutenção, a flexibilidade de obter missões em espaços de tempo reduzidos e imagens com maior resolução espacial quando comparados a outros sistemas orbitais e aéreos de sensoriamento remoto. Em geral, o imageamento agrícola por VANTs é realizado c…
Os proponentes deste projeto desenvolveram um método de aprendizado não supervisionado que aplica os modelos de mistura de distribuições à classificação (ou segmentação) de imagens SAR polarimétricas (PolSAR) multi-look. Dentro deste contexto, utilizou-se o algoritmo SEM em conjunto com os estimadores obtidos pelo método dos momentos para calcular as estimativas dos parâmetros do modelo d…
Este projeto de doutorado concentra-se em aplicar modelos de mistura de distribuições para analisar imagens, em particular para realizar o processo de segmentação por meio de técnicas de aglomeração de dados (clustering). As possíveis imagens a serem analisadas serão imagens de sensoriamento remoto orbitais e aerotransportadas e imagens tomográficas multiespectrais de ressonância magnétic…
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CV Lattes